雷达信号体制识别

雷达信号体制识别

摘要

本文档基于工程中的信号识别流水线入口脚本及其所依赖的核心模块，系统梳理该工程如何实现雷达脉冲信号的体制分类（Signal Type Recognition）。该流水线采用“脉冲检测 → 脉冲描述字提取 → 脉内特征分析 → 驻留段分段 → 分层判决”的经典电子侦察处理架构，最终在每个驻留段（Burst）上输出九种体制标签之一：矩形脉冲、三角调频、线性调频、非线性调频、二相相移键控、四相相移键控、步进频率、频率捷变，或未知。

识别方法并非单一机器学习分类器，而是一套基于物理模型与贝叶斯信息准则（BIC）的层级规则引擎：先在单脉冲尺度上提取瞬时频率几何、相位字母表、单音相干等“紧凑证据”，再在驻留段尺度上结合脉间载频序列结构做最终判决。本文档从工程实现与雷达信号理论两个维度，详细说明各处理阶段的功能、各类体制的可观测特征，以及分类决策的逻辑顺序与判据含义。

第一章 系统总体架构

1.1 工程定位与处理目标

该流水线的核心任务是：给定一段复数中频采样数据（零中频 IQ）及其采样率，自动回答“这段雷达信号在波形层面属于哪一类体制”。这与更高层的“工作模式识别”（条带、聚束、干涉等慢时间行为）相互独立：体制识别关注的是单个脉冲或脉冲串内部的调制形态，以及脉冲之间频率如何变化。

工程将识别结果组织为三层输出：

1. 单脉冲级标签：对每个检测到的脉冲给出初步调制类型，用于调试与中间分析；
2. 驻留段级最终标签：对每个 Burst 给出权威体制判决，这是业务侧应主要参考的结果；
3. 证据字典：为每个最终标签附带可解释的中位数统计量、代表脉冲参数及中文描述文本，便于人工复核与报告生成。

所有中间结果与最终结果均以 JSON 形式持久化，形成完整的可追溯处理链。

1.2 模块依赖关系

整条流水线由以下功能模块串联构成：

1.3 处理流程概览

主流水线的执行顺序如下：

IQ 文本加载 ↓ 脉冲检测（双阈值包络法，默认） ↓ 脉冲描述字提取 + 脉间 PRI/PRF 补齐 ↓ 对每个脉冲： 瞬时频率脉内特征提取 相移键控脉内特征提取 单脉冲调制快速分类 ↓ 驻留段规则分段 ↓ 驻留段统计特征计算 ↓ 对每个驻留段： 最终体制判决 证据字典构建 ↓ JSON 结果落盘

这一架构体现了雷达侦察领域的典型设计原则：测量与识别解耦——先尽可能客观地提取物理可观测特征，再基于特征做可解释的模型选择，而非端到端黑盒分类。

第二章 数据输入与脉冲检测

2.1 输入数据格式

工程默认从文本文件读取 IQ 数据：文件内交替存放同相分量与正交分量，读取后合成为复数序列。采样率作为外部参数传入，单位赫兹。输入摘要 JSON 会记录文件路径、复样本数、采样率、检测方法及数据类型等信息。

2.2 脉冲检测方法

默认采用双阈值包络检测：

• 高阈值（触发阈值）：虚警概率约千分之一量级，用于确定脉冲起始；
• 低阈值（保持阈值）：约为高阈值的 45%，用于在脉冲内部维持检测状态，避免门限抖动造成脉冲断裂；
• 噪声估计：在滑动窗口内用分位数法（默认 30% 分位）估计背景噪声水平；
• 后处理：最小脉宽约 3 微秒，相邻脉冲间隔小于约 1 微秒时合并。

检测输出为一系列闭区间采样点索引（起始索引、结束索引），表示每个脉冲在 IQ 序列中的位置。附加元信息 JSON 记录阈值、噪声估计、虚警概率等检测参数，供质量评估使用。

2.3 检测阶段在分类中的意义

脉冲检测质量直接决定后续所有特征的可信度。边界误差会污染瞬时频率估计；漏检会造成 PRI 链断裂，进而错误切分驻留段；虚警会引入噪声片段，干扰 PSK 字母表统计。因此，工程在脉冲描述字中引入了质量评分（综合信噪比与频域参数有效性），并在识别器中大量使用中位数聚合与多数表决，以抑制单脉冲异常。

第三章 脉冲描述字（PDW）提取

3.1 基础时间参数

对每个检测到的脉冲区间，工程计算：

• 到达时间（TOA）：起始采样点除以采样率，单位秒；
• 脉宽（PW）：脉冲包含的采样点数除以采样率；
• 脉冲重复间隔（PRI）：相邻脉冲 TOA 之差（首脉冲无 PRI）；
• 脉冲重复频率（PRF）：PRI 的倒数。

PRI/PRF 在单脉冲提取阶段不填，待全序列按 TOA 排序后统一补齐。PRI 上限可配置，超过上限的间隔视为无效，用于过滤异常长间隔。

3.2 幅度与信噪比

• 幅度均方根、峰值、平均功率：峰值采用 95% 分位数而非绝对最大值，降低噪声尖峰影响；
• 信噪比：在脉冲前后各取一段保护间隔外的噪声窗口，估计局部噪声功率，与脉冲段去噪后信号功率比较，输出分贝值。

3.3 频域参数

• 中心频率：默认采用 Welch 功率谱的谱质心法；
• 调制带宽：默认采用短时傅里叶变换时频脊线法，适用于 LFM/NLFM 等脉内扫频信号，通过追踪各时刻谱峰并外推得到脉内频率跨度；
• 占用带宽：默认采用 99% 功率累积法，在主峰支撑区间内统计。

这些 PDW 参数主要服务于测量报告与驻留段统计，体制识别的核心证据来自下一章的脉内扩展特征，而非 PDW 本身。

3.4 质量评分

质量分在零到一之间，由信噪比分段映射与频域参数有效性共同决定。信噪比低于零分贝时大幅降权；中心频率或占用带宽估计失败时额外降权。质量分可用于后续筛选，但当前识别器主要依赖脉内特征的几何证据而非显式质量门控。

第四章 脉内特征提取

脉内特征是体制识别的主证据来源，分两大族：调频（FM）几何特征与相移键控（PSK）几何特征。两者在单脉冲上并行提取，随后由识别器比较“谁更像真实物理结构”。

4.1 预处理：主能量核心区提取

无论 IF 还是 PSK 特征，都先对脉冲 IQ 做主能量核心区裁剪：按功率累积分布，保留中间约 80% 能量对应的采样区间，削弱脉冲边缘检测误差、上升/下降沿对相位分析的污染。核心区过短时退回全长。

4.2 瞬时频率（IF）特征族

4.2.1 瞬时频率估计

对单位幅度归一化后的复信号，通过展开相位的一阶数值导数估计瞬时频率序列，再经自适应滑动平均降噪。窗口长度约为 IF 序列长度的五十分之一，至少七个点。

4.2.2 基础 IF 统计量

输出包括：IF 中位数、标准差、最小/最大值、脉内起始/结束频率估计、线性调频率（起止频率差除以脉宽）、线性 IF 拟合均方根误差、高阶 IF 拟合均方根误差等。这些量构成 PulseIntraFeatures 的标准字段。

4.2.3 BIC 模型选择指标

工程的核心思想是：不同体制对应不同的瞬时频率曲线形状模型，通过比较嵌套模型的贝叶斯信息准则差值（BIC 增益）来判断哪种物理模型更必要。

主要 BIC 增益包括：

BIC 差值为零是模型选择的自然边界：正值表示在复杂度惩罚后，更复杂的模型仍更优。

4.2.4 三角调频专用几何量

• IF 中点偏离比：脉内中点频率相对两端线性插值的偏离程度；
• 中点是否超出两端：中点频率是否高于两端最大值或低于两端最小值（三角调频的典型“先升后降”或“先降后升”结构）；
• 拐点归一化时间位置：最佳分段线性拐点在脉内时间轴上的相对位置，可信范围约 20%～80%；
• 左右调频率符号翻转：拐点两侧线性段斜率是否异号，值为 1 表示存在调频率反转。

4.2.5 时频脊线 LFM/NLFM 误差

对主能量核心区做 STFT，逐帧追踪谱峰（带频率连续性约束），得到时频脊线频率序列。分别用直线模型与三次多项式模型拟合脊线，计算归一化残差。NLFM 的脊线往往无法被直线充分解释，而需要额外曲率项。

脊线序列还会重采样为 65 个几何采样点，供驻留段级 IF 形状曲线的中位数聚合使用。

4.2.6 IF 形状采样曲线

相位导数 IF 经边缘裁剪后，同样重采样为 65 点的归一化形状曲线，作为 burst 级阶梯频率（SFC 脉内型）判别的输入。

4.3 相移键控（PSK）特征族

4.3.1 单音模型证据

用 FFT 谱峰法粗估载频，去载频后计算剩余相位的相干幅度（零到一）。理想未调制矩形脉冲去载频后只剩一个稳定相位点，相干幅度趋近 1；PSK 信号相位在有限字母表间跳变，长期平均相干度趋近 0。0.5 被用作“单状态相干”与“相位编码破坏相干”的自然中点。

4.3.2 二次幂与四次幂折叠证据

PSK 的物理本质是有限相位字母表：

• BPSK：两个对径相位状态；信号取二次幂后，两相折叠为同一点，二次折叠相干量理想值为 1；
• QPSK：四个正交相位状态；取二次幂后变为两组对径点，长期相干理想值为 0；取四次幂后四相折叠为单点，四次折叠相干量理想值为 1。

工程还计算：

• 样本到理想二相/四相星座的平均几何误差（越小越支持对应字母表）；
• 四相状态占用熵（BPSK 理想约 0.5，QPSK 理想约 1.0）；
• 二次幂/四次幂去调制后的谱线集中度（正确阶数取幂后应出现窄谱线）；
• 相位状态跳变率与码元率粗估（由离散四相状态序列的驻留时长换算）。

4.3.3 PSK 家族强度

综合四次折叠相干、字母表几何误差、去载频后一阶相干等，分别构造 BPSK 强度与 QPSK 强度，取较大者为 PSK 家族总强度。该量仅作为 PSK 与 FM/单音之间的门控竞争证据，最终 BPSK/QPSK 细分还依赖上述几何边界。

第五章 驻留段（Burst）分段与序列特征

5.1 分段动机

体制识别中，**SFC（步进频率）**与FA（频率捷变）的本质特征体现在脉冲之间的载频变化，而非单个脉冲内部。因此必须将长脉冲序列切分为“参数相对一致的驻留段”，在每个段上独立判决。

5.2 分段算法

采用基于 PRI 的规则分段：

1. 计算相邻脉冲 TOA 差的中位数作为主 PRI；
2. 当某间隔与主 PRI 的比值超过自适应阈值（约 3.5～8 倍）时，视为真实断裂，切为新段；
3. 合并过短段（脉冲数不足自适应下限，约 3～6 个）；
4. 对相邻段间隔仅 1～3 个 PRI 的情况二次合并，避免漏检造成的过切。

阈值根据 PRI 链的相对抖动自适应：链稳定时阈值偏紧，抖动大时放宽。这一设计区分了条带/聚束模式的连续 PRI 链与扫描模式下的长间隙断裂。

5.3 驻留段统计特征

每个 Burst 计算：脉冲数、PRI/PW/载频/占用带宽的中位数与绝对中位差、各参数随慢时间的线性趋势斜率、参数突变次数、缺脉冲率、TOA 抖动绝对中位差等。这些量主要用于证据输出与潜在的工作模式识别，体制判决的核心逻辑仍依赖脉内几何证据与脉间载频序列结构。

第六章 分类决策体系

识别分为两个层次：单脉冲快速分类与驻留段最终判决。最终业务标签以驻留段级为准。

6.1 单脉冲快速分类逻辑

对每个脉冲的紧凑证据，按以下顺序判断：

第一步：PSK 相位编码检测

若同时满足：非三角调频结构、无连续 FM 扫频、单音相干被破坏且存在字母表几何证据（或 QPSK 四相几何明确），则进入 PSK 分支，再细分 BPSK/QPSK。

BPSK/QPSK 细分主边界是二次折叠相干量 0.5：BPSK 侧（≥0.5）且二相字母表误差足够小 → BPSK；四相熵高且四相误差更小 → QPSK。

第二步：单音主导

若单音强度超过 PSK 与 FM 强度，且常频模型不弱于线性模型 →矩形脉冲（PULSE）；若存在扫频倾向 → 暂记未知。

第三步：PSK 与 FM 竞争

若 PSK 强度不低于 FM 强度 → PSK 细分。

第四步：IF 形状分类

否则按 IF 物理模型边界：

1. 三角调频：常频 vs 三角 BIC 增益为正，中点超出两端，斜率异号，拐点在脉内中部；
2. 常频 vs 线性 BIC 增益 ≤ 0 →PULSE；
3. 否则进入 LFM/NLFM 细分：比较调频率 BIC、相位模型 BIC、STFT 脊线 LFM/NLFM 误差。

6.2 驻留段最终判决逻辑（优先级树）

驻留段判决按严格优先级执行，前序分支命中则不再后续：

优先级 1：脉间有序步进 SFC 鲁棒直线拟合（类 RANSAC）载频序列 内点比例 ≥ 60%，直线 BIC 增益 > 0，阶次误差 ≤ 0.5，步进稳定度 ≤ 0.5 → SFC 优先级 2：PSK 强证据（且 FM 未压倒 PSK） Burst 级字母表检测通过 PSK 强度 ≥ FM 强度 非“FM 连续扫频压倒 PSK”情形 → BPSK 或 QPSK（Burst 级中位数几何判决） 优先级 3：单载频 PULSE 保护 主载频簇占比 ≥ 75%，簇宽度 ≤ 频率分辨单元 且非连续 FM 扫频主导 → PULSE 优先级 4：多载频单音族（SFC / FA） 脉间步进 > 脉内扫频跨度 且 > 频率分辨单元 单音证据共识（相干度 ≥ 0.5 的脉冲占多数） 或已有有序步进证据 → 进一步区分 SFC（等步进直线）vs FA（无序跳变） 优先级 5：脉内阶梯频 SFC 分段常频模型 BIC 优于连续 IF 模型 平台数 ≥ 3，平台跨度 > 2 倍频率分辨单元 且非三角调频共识 → SFC 优先级 6：PSK 次优门控 PSK 门控通过且 FM 未压倒 → BPSK / QPSK 优先级 7：单载频兜底 单音相干 ≥ 0.5，脉间载频步进 ≤ 频率分辨单元，非 FM 连续 → PULSE 优先级 8：连续脉内 IF 几何 → PULSE / TRIANGLE / LFM / NLFM（Burst 级 IF 形状标签）

6.3 频率分辨单元

工程定义中心频率最小可分辨尺度为采样率除以 128。这是因为 IF 曲线统一重采样为 128 个几何点，脉间载频变化小于此量级时，应视为单载频估计抖动而非新的跳频状态。该尺度贯穿 SFC/FA/PULSE 的慢时间判决。

6.4 Burst 级 IF 形状标签

当走到优先级 8 时，采用更稳健的 Burst 级方法：

• 若 80% 以上单脉冲已共识为三角调频 → 直接 TRIANGLE；
• 否则聚合各脉冲 STFT 脊线形状曲线（或相位 IF 曲线）的中位数，在常频/线性/三次/单拐点分段线性模型间做 BIC 比较；
• 结合多数脉冲的调频率 BIC、相位模型 BIC、STFT LFM/NLFM 增益的中位数与正率，区分 LFM 与 NLFM。

NLFM 判据强调：多数脉冲的 IF 脊线相对直线需要额外曲率，且 STFT 与相位导数两条证据链应相互印证。

6.5 证据字典与可解释性

每个驻留段的最终标签附带：

• 公共证据：脉冲数、脉宽/PRI/载频中位数；
• 体制专属证据：如 LFM 的起止频率、扫频跨度、调频率、理论距离分辨率（光速除以两倍带宽）；PSK 的码元率、相位跳变率、折叠相干量；SFC/FA 的步进量、阶次误差、方向一致性等；
• 代表脉冲记录：首、中、尾三个脉冲的关键参数；
• 中文描述文本：自动生成可读解释。

这体现了工程“识别结果必须可审计”的设计理念。

第七章 九种信号体制的雷达原理与可观测特征

以下结合雷达信号理论与工程判据，逐一说明各类体制的物理含义及本系统的识别依据。

7.1 矩形脉冲（PULSE）

雷达原理

最基础的雷达波形：脉内载频近似恒定，无 intentional 调频或相位编码。常见于简单搜索雷达、部分老体制跟踪雷达，或作为其他复杂体制的子结构。时域为矩形或近似矩形包络，频域为 sinc 型谱，脉内瞬时频率在噪声波动范围内近似水平线。

工程可观测特征

• 去载频后相位高度相干（单音强度 ≥ 0.5）；
• 常频 IF 模型不弱于线性 IF 模型（常频 vs 线性 BIC 增益 ≤ 0）；
• 脉内扫频跨度小于频率分辨单元；
• Burst 级：多数脉冲载频落在同一频率簇（占比 ≥ 75%）。

典型混淆

低信噪比下 IF 估计抖动可能被误判为微弱扫频；工程用 BIC 零边界与频率分辨单元抑制此类误报。相位噪声也可能偶然满足部分 PSK 投影条件，故 PSK 分支要求先破坏单音相干结构。

7.2 线性调频（LFM）

雷达原理

Chirp 脉冲：脉内瞬时频率随时间线性变化，调频率恒定。LFM 通过脉冲压缩获得大时间带宽积，是现代 SAR、跟踪雷达、导弹制导雷达的主流波形。时频图呈直线脊线，匹配滤波后脉压增益与带宽成正比。

工程可观测特征

• 常频 vs 线性 BIC 增益 > 0（线性模型必要）；
• 调频率 BIC 增益 ≤ 0 或不够强（恒定调频率可解释）；
• STFT 脊线直线模型误差小于平滑曲线模型；
• 相位为二次多项式，二次相位模型足够；
• 输出证据含起止频率、扫频跨度、调频率、STFT 估计带宽及理论距离分辨率。

与 NLFM 区分

LFM 的核心是 IF 脊线可被一条直线充分解释；NLFM 需要额外曲率项。工程用嵌套 BIC 在单脉冲与 Burst 两级双重验证。

7.3 非线性调频（NLFM）

雷达原理

脉内瞬时频率为平滑非线性曲线，调频率非-常数。目的通常是在保持大带宽脉压增益的同时，设计特定调频律以压低旁瓣（如 Taylor、Kaiser 窗对应的 NLFM）。时频图呈弯曲脊线，而非直线。

工程可观测特征

• 存在明显脉内扫频（常频 vs 线性 BIC > 0）；
• 调频率 BIC 增益 > 0 或相位模型 BIC 增益强（> 10，强证据尺度）；
• STFT 脊线平滑三次模型优于直线模型；
• Burst 级：多数脉冲（≥50%）的 STFT/调频率证据支持曲率。

雷达应用背景

NLFM 在现代低旁瓣雷达中广泛部署，识别 NLFM 对评估对方脉压性能、干扰策略设计均有价值。

7.4 三角调频（TRIANGLE）

雷达原理

脉内瞬时频率先线性上升后线性下降（或相反），形成三角形时频轨迹。调频率在脉内某时刻发生符号反转。常见于特定调频引信、部分干扰模拟波形，或作为 LFM 的变体。物理本质不是“起止频率不同”，而是单拐点分段线性结构。

工程可观测特征

• 单拐点分段线性 IF 模型优于单一直线及平滑三次曲线（多个 BIC 增益同时为正）；
• IF 中点或拐点频率超出两端频率区间；
• 拐点位于脉内 20%～80% 时间范围；
• 拐点左右两段调频率符号相反；
• Burst 级：80% 单脉冲共识或 50% 投票率可提前判定。

与 LFM 区分

LFM 调频率符号不变；TRIANGLE 必须存在一次符号翻转。工程优先检查三角结构，避免将三角波误判为 LFM。

7.5 二相相移键控（BPSK）

雷达原理

脉内相位在 0 与 π 两个状态间离散跳变，每个码片携带 1 bit 信息。BPSK 雷达用于低截获概率（LPI）通信、相位编码雷达、某些 PD 雷达的 intra-pulse modulation。频谱较宽，自相关旁瓣结构取决于码序列。

工程可观测特征

• 去载频后单音相干被破坏（< 0.5 或 Burst 级 < 1/√2）；
• 存在离散相位跳变（跳变率 > 0）；
• 二次折叠相干量 ≥ 0.5（BPSK 理想端点 1）；
• 二相字母表几何误差 ≤ 0.125；
• 二次幂去调制谱线集中度高于四次幂；
• PSK 强度 ≥ FM 强度。

与 QPSK 区分

BPSK 二次折叠后趋近单相位；QPSK 二次折叠后仍为两组对径点（相干量趋近 0）。工程以 0.5 为主边界，且要求 BPSK 侧时二相字母表不能劣于四相。

7.6 四相相移键控（QPSK）

雷达原理

脉内相位在四个正交状态（0, π/2, π, 3π/2）间跳变，每码片 2 bit。QPSK 在 LPI 雷达、数据链、复合调制雷达中常见。BPSK 可视为 QPSK 的子集（仅使用对径点对），故识别器优先确认 QPSK 四相几何，避免将 QPSK 降级为 BPSK。

工程可观测特征

• 四相字母表几何误差小于二相；
• 四相状态占用熵 ≥ 0.75（四状态较完整使用）；
• 二次折叠相干量 < 0.5；
• 四次折叠相干量或四次幂谱线强于二次幂；
• 字母表对数增益 > 0 支持 QPSK。

7.7 步进频率（SFC）

雷达原理

Step Frequency Continuous Wave 或步进频脉冲串：载频在多个离散频点间规律变化。可分为：

• 脉间步进：每个脉冲一个频点，脉冲序号与载频近似线性关系（等步进）；
• 脉内阶梯：单个脉冲内 IF 呈多平台阶梯，非常数、非线性连续扫频。

SFC 用于高分辨率成像（合成宽带）、频率分集等。与 LFM 的区别在于频率变化是离散台阶而非连续斜线。

工程可观测特征（脉间型）

• 脉间载频步进大于脉内扫频跨度；
• 载频随脉冲序号近似等步进直线（RANSAC 内点 ≥ 60%）；
• 阶次误差 ≤ 0.5（点到等步进直线偏差不超过一个步进单位）；
• 步进稳定度 ≤ 0.5；
• 步进方向一致性 ≥ 0.75。

工程可观测特征（脉内型）

• 聚合 IF 形状曲线用分段常频模型（≥3 平台）BIC 优于所有连续 IF 模型；
• 平台跨度 > 2 倍频率分辨单元。

与 FA 区分

SFC 强调有序、等步进、方向一致；FA 仅要求多频点跳变，无秩序要求。

7.8 频率捷变（FA）

雷达原理

Frequency Agility：脉冲间载频在多个离散频点间跳变，但不要求等步进或固定方向。用于抗干扰、抗衰落、降低被截获概率。跳频图案可能是伪随机、伪码控制或人为无序。

工程可观测特征

• 进入“单音族”通道：脉间变频可分辨，单音证据共识；
• 不满足SFC 的有序步进条件（RANSAC 直线拟合失败，或阶次误差/稳定度/方向一致性超标）；
• 载频中位绝对差（fc MAD）较大，阶次误差高，步进方向一致性低。

与 SFC 的工程边界

二者共享“多载频”前提，最终由脉间几何秩序性划分。FA 是 SFC 判据不成立时的默认多载频结论。

第八章 关键算法细节与设计哲学

8.1 为何使用 BIC 而非简单阈值

不同体制的 IF 曲线可用嵌套模型族描述：常频 ⊂ 线性 ⊂ 三次 ⊂ 分段线性。简单幅度阈值无法区分“噪声导致的微小斜率”与“真实 LFM”。BIC 在拟合优度与模型复杂度间权衡，|ΔBIC| ≥ 10被视为强证据，|ΔBIC| < 2为弱证据带。这一框架与统计模型选择理论一致，使阈值具有尺度不变性（归一化误差）。

8.2 为何单脉冲与 Burst 两级判决

• PSK vs FM：单脉冲上 PSK 特征最直接；Burst 级用中位数抑制码元边界对齐误差；
• SFC vs FA：必须观察多脉冲载频序列，单脉冲无法判断；
• LFM vs NLFM：Burst 级聚合 IF 形状曲线，避免单脉冲 SNR 波动；
• PULSE 保护：Burst 级单载频簇检测防止将稳定载频链误判为跳频。

单脉冲标签主要用于调试；驻留段标签是最终结论。

8.3 载频展开（Unwrapping）

宽带场景中相邻脉冲载频可能跨越 Nyquist 折叠边界。工程对脉间载频序列做最近邻连续展开（以采样率为折叠周期），确保等步进 SFC 的直线拟合在真实频率轴上进行。这是 SFC/FA 判决正确性的关键细节。

8.4 竞争门控：FM 压倒 PSK

当 Burst 级 IF 形状已明确为 LFM/NLFM，且脉内扫频跨度超过频率分辨单元，且 FM 强度超过 PSK 强度的 1/√2 倍时，即使存在微弱相位起伏，也不进入 PSK 分支。这反映了物理优先级：大带宽 Chirp 的相位导数曲率远大于 PSK 码元相位跳变的 IF 表现。

8.5 输出文件清单

结论

所实现的信号分类，是一套物理模型驱动、层级优先、可解释的雷达体制识别系统。其技术路线可概括为：

1. 检测与测量分离，保证特征客观性；
2. 脉内 IF 几何 + PSK 字母表几何双证据链并行；
3. BIC 嵌套模型选择区分 PULSE/LFM/NLFM/TRIANGLE；
4. 脉间载频序列几何区分 PULSE/SFC/FA；
5. Burst 级中位数聚合与优先级树保证判决稳健性与可审计性。

九类体制在雷达工程中各有明确的物理含义与应用场景：从未调制的 PULSE，到脉压用的 LFM/NLFM，到 LPI 用的 BPSK/QPSK，再到高分辨率成像与抗干扰用的 SFC/FA。识别器针对每类的本质可区分特征（IF 曲线形状、相位字母表结构、脉间频率秩序性）设计判据，而非依赖表面参数阈值。理解这一逻辑，有助于正确解读 JSON 输出中的证据字段，并在实际侦察数据中人工复核自动识别结果。